Skip to content
Технологии и ИнженерияSenior

Шаблон CV Senior AI ресерч-инженер

Готовый шаблон CV для Senior AI ресерч-инженер. Оптимизирован под ATS-системы.

Зарплата Senior (US)

$500,000 - $900,000

Почему это CV работает

Глаголы senior research-инженера, а не senior MLE

Возглавил, Срезал, Владел, Закрыл, Менторил, Построил, Спроектировал, Написал, Воспроизвёл. Глагол 'Закрыл synthetic-data инициативу' это шаг, который senior MLE не делает. Покажите, что вы меняете compute на evidence и уходите от мёртвых веток.

Числа на масштабе, который владеет senior frontier-лаборатории

94.1% completed-without-crash, 4096 H100s, с 11 дней до 6 дней, 220K GPU-часов, 2.3x tokens-per-second. Senior research-инженер ведёт самые большие прогоны компании; числа должны это показать за 5 секунд.

Ablation-дисциплина на production-ставках

После того как eval ablation показал +0.0 пункта на GPQA-Diamond и -0.4 на MATH-500. Назвать eval и назвать kill это сигнал senior, что вы владеете evidence, а не просто шипите. Отличие от senior MLE, которого судят по uptime и latency.

Орг-рычаг через run-book и рост IC

Менторил 2 IC до research-engineer senior; post-training run-book, принятый 4 модельными семействами; FLOPs accounting library, общая для pretraining и post-training. Senior research-инженер оставляет артефакты, переиспользуемые другими research-командами.

Frontier-стек на словаре, который рекрутер парсит мгновенно

FSDP-Z3, NCCL-collective тюнинг, speculative-decoding stack, RLHF, DPO, scaling laws Chinchilla, activation-recompute scheduler. Frontier senior-рекрутер сканирует именно эти термины. Общее 'distributed training' или 'fine-tuning' читается как MLE.

Необходимые навыки

  • Python
  • JAX
  • PyTorch
  • FSDP-Z3
  • Megatron-LM
  • DeepSpeed-MII
  • Triton kernels
  • NCCL
  • CUDA
  • Rust
  • Tensor Parallel
  • Activation Checkpointing
  • Speculative Decoding
  • RLHF
  • DPO
  • Reward Modeling
  • Constitutional AI
  • Golden-trace Replay
  • Scaling Laws
  • Inference-Time Compute
  • Mech-Interp Probes

Улучшите своё CV

Шаблоны и примеры CV для AI ресерч-инженера от стажёра до lead, написанные под реальные вакансии frontier-лабораторий. Роль живёт между research scientist и production MLE: вы превращаете статьи в обучающий и inference-код, владеете eval-harness, ведёте ablation, шипите компоненты frontier-моделей. Рекрутеры в Anthropic, OpenAI, Google DeepMind, FAIR, NVIDIA Research, Cohere и Apple AIML ищут очень конкретные сигналы: paper-to-checkpoint turnaround, надёжность training-run в процентах, pass-rate на MMLU, GPQA-Diamond, HumanEval, MATH-500, FLOPs-эффективность, дисциплину GPU-hour cost и готовность убивать ablation, не поднимающие evals. Это руководство покрывает junior-lead с конкретными метриками, нужным стеком (PyTorch, JAX, FSDP, DeepSpeed ZeRO, Megatron-LM, Triton, RLHF, DPO, golden-trace replay) и формулировками, отделяющими research-инженера от обычного ML-инженера.

Лучшие практики для CV Senior AI ресерч-инженера

  1. Владейте frontier-tier training прогоном end-to-end. Senior research-инженер в Anthropic / OpenAI / DeepMind - это тот, кто впитал прогон на 4096 GPU, удержал wall-clock-without-crash выше 90% и написал post-mortem, который читают все остальные. Bullet обязан называть параметрический счёт, размер кластера, стратегию параллелизма и процент надёжности.

  2. Покажите senior-only kill. 'Закрыл 9-недельную инициативу synthetic-data после того, как eval ablation показал +0.0 на GPQA-Diamond, перенаправив 220K GPU-часов' - такого bullet middle не пишет. Это демонстрация того, что вы перенаправляете compute, а не просто оптимизируете его. Один такой bullet часто отделяет senior-офферы от mid-офферов.

  3. Оставьте reusable-артефакт. Golden-trace replay в eval-harness, FLOPs accounting library, post-training run-book. Senior research-инженер оставляет контракты и тулинг, которые принимают другие research-команды. Назовите артефакт и команды, которые его приняли.

  4. Снижайте wall-clock через именованные примитивы. 'Срезал wall-clock прогона с 11 дней до 6 дней через тюнинг NCCL-collective и tensor-parallel rebalancing' - это senior-сигнал. Общее 'оптимизировал обучение' читается как MLE; именованные примитивы (NCCL collectives, tensor parallel, activation recompute) читаются как research engineer.

  5. Менторите IC до senior. Отслеживайте и пишите промоции: 'менторил 2 IC до research-engineer senior'. На senior+ вас оценивают по выращенным инженерам, а не только по обученным моделям.

Частые ошибки в CV Senior AI ресерч-инженера

  1. Нигде нет frontier-tier масштаба

Почему это вредит: CV senior research-инженера без четырёхзначного GPU-count, прогона на 70B+ параметров или multi-week обучения неотличимо от сильного middle. Рекрутеры Anthropic / OpenAI / DeepMind фильтруют именно по самому большому прогону, которым вы владели.

Как исправить: Откройте самую свежую роль bullet с самым большим training-run, который вы можете оборонительно заклаймить. Назовите параметрический счёт, GPU-count, день-count и процент надёжности в одном предложении.

  1. Путание 'руководил командой' с 'руководил research-областью'

Почему это вредит: Senior research-инженер во frontier-лаборатории всё ещё IC; 'управлял 6 инженерами' читается как engineering manager. Hiring-panel для senior IC-слотов отвергают CV, дрейфующие в people-management рамку.

Как исправить: Используйте 'менторил 2 IC до research-engineer senior' вместо 'управлял командой'. Держите IC-рамку; показывайте влияние через артефакты (run-book, eval-harness contract, FLOPs accounting library), а не через линии отчётности.

  1. Нет senior-only kill

Почему это вредит: Без bullet, прямо называющего multi-week инициативу, которую вы остановили (и перенаправлённые GPU-часы), senior CV читается как 'отгрузил то, что дали'. Senior research-инженеров покупают за kills, а не за ships.

Как исправить: Добавьте один bullet формы 'закрыл N-недельную инициативу X после того, как eval ablation показал Y, перенаправив Z GPU-часов на W'.

Советы по CV для Senior AI ресерч-инженера

  1. Откройте CV самым большим training-run, которым оборонительно владели: параметрический счёт, GPU-count, день-count, процент надёжности.

  2. Добавьте один senior-only kill: multi-week инициативу, которую вы остановили после eval ablation, с перенаправленными GPU-часами.

  3. Назовите reusable-артефакт, который написали (golden-trace replay, FLOPs accounting library, post-training run-book), и команды, его принявшие.

  4. Держите IC-рамку. 'Менторил 2 IC до research-engineer senior' бьёт 'управлял командой'.

  5. Хотя бы один bullet должен использовать frontier-stack примитив (FSDP-Z3, NCCL collectives, tensor parallel, activation recompute, speculative decoding).

Часто задаваемые вопросы

AI ресерч-инженер превращает статьи в обучающий и inference-код, ведёт ablation, владеет eval-harness и шипит компоненты frontier-моделей. Сидит между research scientist (формулирует гипотезу) и applied-AI / MLE-инженером (продуктивизирует модели для пользователей). День за днём пишет training-recipe, тюнит FSDP / tensor-parallel / activation-checkpoint настройки, авторит Triton или CUDA-ядра на горячих путях, гоняет сотни ablation против названных eval-suite (MMLU, GPQA-Diamond, HumanEval, MATH-500), убивает эксперименты, не поднимающие evals, и пишет post-mortem и run-book, переиспользуемые другими research-командами.

MLE / applied-AI владеет production-системами: serving-инфраструктура, RAG-pipelines, latency, uptime, deployment. AI ресерч-инженер владеет качеством обучения, eval-harness, ablation-rigor, FLOPs-эффективностью и ядрами/parallelism-стратегиями, которые позволяют frontier-scale training-run завершиться без крэша. Bullet MLE - 'p99 latency 180мс на 50M req/day'. Bullet research-engineer - '94% wall-clock-without-crash на 4096 H100s при 70B параметров через FSDP-Z3 + selective activation checkpointing'. Обе карьеры валидны; рекрутеры отвергают CV, путающие их.

Нет. Роль AI ресерч-инженера сознательно отделена от research scientist; многие IC в Anthropic, OpenAI, DeepMind, FAIR и Cohere пришли с сильной MS и open-source-вкладом. PhD частый на senior+ но необязательный. Важны: воспроизведение свежей статьи, принятый PR в lm-evaluation-harness / trl / vLLM / Triton-ядро, named eval-дельты и опыт FSDP-based обучения. Senior+ research-engineer всё чаще предполагает PhD или эквивалентную индустриальную глубину (5+ лет на frontier-adjacent training-стеке).

MMLU (знания), GPQA-Diamond (рассуждения на уровне graduate), MATH-500 (математика), HumanEval / MBPP / LiveCodeBench (код), AIME (олимпиадная математика), BBH (Big-Bench Hard) и всё чаще task-specific вроде SWE-bench (agent). Указывайте shot-count (5-shot MMLU, 0-shot GPQA-Diamond) и либо абсолютное число, либо дельту против named baseline. Общее 'оценил на benchmarks' убивает CV; выбор evals research-инженера сам по себе сигнал того, чем заботилась роль, из которой вы пришли.

Три сигнала: (1) frontier-tier масштаб, который вы оборонительно заклеймите (4-значный GPU-count, 70B+ параметров, multi-week прогон, named процент надёжности); (2) senior-only kill, где вы остановили multi-week инициативу после eval ablation и перенаправили сотни тысяч GPU-часов; (3) reusable-артефакт, принятый другими research-командами (golden-trace replay, FLOPs accounting library, post-training run-book). Без всех трёх оффер упирается в high-mid.

Рекомендуемые сертификации

Подготовка к собеседованию

Собеседования AI ресерч-инженера во frontier-лабораториях сочетают paper-reading раунд, take-home воспроизведение, system design для распределённого обучения и панель ablation-design. Ждите чтения свежей статьи, наброска training-recipe и ablation-плана, ответа на 'что бы вы убили первым и почему'. На senior+ добавляются дизайн eval-harness и архитектура research-области (post-training, inference-time compute, multimodal alignment). Coding-раунд скорее про FSDP / Triton / NCCL, чем про leetcode.

Частые вопросы

Частые вопросы:

  • Расскажите про самый большой training-run, которым вы владели, включая отказы, которые отрабатывали.
  • Объясните senior-only kill: какой eval ablation оправдал остановку multi-week инициативы?
  • Спроектируйте eval-harness contract для multi-team организации.
  • Как бы снизили wall-clock 70B dense прогона на 40% без потери качества?
  • Пройдитесь по NCCL-collective tuning инциденту.

Советы: Открывайте максимальным масштабом, который можете защитить (4-значный GPU-count, 70B+ параметров, named процент надёжности). Имейте хотя бы один reusable-артефакт, принятый другими research-командами. Держитесь IC-рамки, не дрейфуйте в people-management.

Обновлено: